WARP-LCA:基于局部竞争算法的高效卷积稀疏编码
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究解决了传统局部竞争算法在稀疏编码应用中效率低下和优化效果欠佳的问题。提出的WARP-LCA结合预测网络为LCA状态提供初始猜测,显著提升了收敛速度和解决方案质量。研究表明,使用预测初始化的LCA实现了更好的稀疏性和重建效果,推动了生物启发式深度学习的发展。
本文提出SparseFormer方法,通过稀疏特征抽样模仿人类视觉识别,使用仅49个标记降低计算成本。实验表明,SparseFormer在ImageNet分类上性能与传统模型相当,且在准确度与吞吐量之间提供更好平衡,易于扩展到视频分类。